近年来，人工智能、大数据为核心的技术创新，正在加速推动全球经济的数字化转型。
在零售领域，越来越多的企业正在利用数字技术重构“人货场”，优化门店消费体验，提升实体门店运营效率，进而转化为真正可持续的竞争优势。
据国家统计局数据，2021年1至9月份，我国商品零售总额达285307亿元，同比增长15.0%。这其中，超市、便利店、百货店、专业店和专卖店等实体零售门店的销售额同比分别增长6.2%、14.5%、19.9%、17.1%和19.8%。
数据显示，2019年中国人工智能企业中涉及商业智能和零售的企业占比为6.7%，结合2020-2025年人工智能市场规模及增速，测算2020-2025年人工智能技术对零售产业产生的直接市场规模逐年增长，预计到2025年，人工智能技术对中国零售市场产生的直接经济产出规模约在269亿元左右。可以说，数字技术正在让越来越多的企业触摸到未来零售的入口。
而数字技术的有效应用，正在成为实体零售数字化转型中的一个重要环节，并创造出越来越多的价值。无论是自动化巡检机器人的出现，还是自助化结算柜台的应用，都在帮助传统零售门店通过数字化升级来提高运营效率，提升客户体验，实体零售的“场”，正在迎来效率变革。
“但另一方面，实体零售目前还面临着三个需要突破的挑战。”全球零售业计算机视觉和分析解决方案提供商Trax大中华区高级副总裁宋颖向记者表示，货架管理、价格管理、品类管理，这些都是需要企业在数字化升级过程中需要面临的问题。
她认为，对于实体门店而言，货架管理是一个密集劳动的过程，需要门店员工在店内不断巡视，寻找缺漏，这通常需要耗费相当长的时间。而价格管理，是现场销售转化的关键。要达到预期的营销目标，就需要每一个货架商品的价签精准无误。更重要的是，当业务系统实施指导价格调整，是否能保证每个门店每个产品的价格调整和管理计划的正确实施，成为营销细节落地的关键。最后，从品类管理的视角，货架陈列摆放是否合规，检查频率是否合适，如何陈列能有助于实现品类销售最大化，这也意味着帮助消费者提升购物决策效率，都是零售门店不得不深入思考的问题。
“这些常见却近似无解的难题，依靠传统人力来进行货架巡检的方式，带来的结果是工作量大且效率低下，甚至与消费者的购买体验和门店业绩增长有着深度的关联。” 宋颖说。
业内人士分析，当下，消费者留在货架前的时间更少，对于购物体验感要求更高，这意味着零售商的每一次货架巡检，需要获得更多数字化洞察，这成为破局门店数字化管理的关键。
“未来的实体零售，必然是人工智能、大数据和物联网等数字技术与实体共同融合的新形态。”宋颖如是说，“数字科技正在直面一个个鲜明地问题，通过不断迭加的解决方案，为实体零售带来效率变革。”
她以欧尚为例，作为全球领先的大型连锁零售商，在面对传统人力进行缺货和价格检查带来的效率和成本问题时，选择了拥抱数字化技术，利用Trax Retail Watch零售巡检机器人解决方案通过对覆盖9大商品品类、38个过道、涵盖45000个商品进行全天在线的门店监测与分析，实现了门店运营自动化。
宋颖介绍，通过简单四个步骤：零售巡检机器人进行预定路线图像拍摄、Trax云端完成图像识别及数据分析、店员收到缺货和价格预警、店员采取有针对性的改进措施就可以帮助企业提升门店的运营效率。
“具体来说，当Trax零售巡检机器人在商店里走动时，机器人就代替了人工巡检，人工智能代替手工运算，这些被机器人所捕捉的每一个货架和过道的照片，都会快速的实现数字化，通过提供实时预警店员可以按优先级进行快速补货并被转化为关于店内缺货和价格的关键见解。由此，员工大量重复的劳动时间得以释放出来，更专注地为消费者提供更好的购物体验。”
“过去，零售商可以通过历史数据来推动需求预测，并向供应链提供信息。现在，零售商需要及时的、细粒度的、可执行的数据来推动精细化运营和管理。而未来，零售商们最终希望达成的将是实现门店的数字化管理，用AI技术提升门店运营效率，用实时货架数据改善执行力，最终让消费者感受到完美的实体购物体验。”宋颖说道。
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